【エクセル統計/新規ユーザー】春の年度末SALE!

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エクセル統計 搭載機能

2標本コルモゴロフ=スミルノフ検定 : Two-sample Kolmogorov-Smirnov Test

概要

2標本コルモゴロフ=スミルノフ検定は、ノンパラメトリック検定の1つで、対応のない2標本の確率分布が同一かどうかを調べるための検定です。中央値検定やマン=ホイットニーのU検定は2標本の位置に違いがあるかどうかを検出する方法であるのに対し、2標本コルモゴロフ=スミルノフ検定は2標本の位置だけでなく、分布の形にも違いがあるかどうかも合わせて検出します。帰無仮説は「2標本の母集団の確率分布は等しい」です。

分析例ファイルのダウンロード

2標本コルモゴロフ=スミルノフ検定を使用する際のデータの形式やダイアログの指定方法、出力結果などを以下のExcelファイルからご確認いただけます。ダウンロードしてご参照ください。この分析例ファイルは、製品をご購入された場合にも自動でインストールされます。

 ex_06_Nonparametric.xlsx

なお、エクセル統計の無料体験版では、分析例ファイルのデータを実際に分析してみることができます。

 無料体験版ダウンロード

処理対象データ

「表形式」、「データベース形式」、「度数分布形式」のデータを計算することができます。

表形式

表形式のレイアウト例

  • 先頭行を変数のラベルとして扱います。
  • 2行目以降を各変数の観測値として計算に用います。
  • 列ごとに欠損値を除いて計算を行います。

先頭行のラベルを除いたセル範囲について、行数と列数の上限、扱えるデータの種類は次の通りです。

データサイズ(表形式)

  • 行数2~3,000行
  • 列数1~255列

データ内容(表形式)

  • 数値○:処理可
  • 文字列欠損値として除く
  • 空白欠損値として除く

データベース形式

データベース形式のレイアウト例

  • 先頭行を変数のラベルとして扱います。
  • 2行目以降を各変数の観測値として計算に用います。
  • 「標本を識別する変数」を1列含みます。このデータ例では、「グループ」が「標本を識別する変数」です。
  • 「標本を識別する変数」に含まれるカテゴリーは2種類である必要があります。
  • 「標本を識別する変数」が欠損値となっている行をデータ全体から除いて計算を行います。
  • 「検定を行う変数」を1列以上含みます。このデータ例では、「観測値」が「検定を行う変数」です。複数列指定した場合は同時に検定を行うことができます。
  • 「検定を行う変数」に欠損値が含まれる場合、列ごとに欠損値を除いて計算を行います。

先頭行のラベルを除いたセル範囲について、行数と列数の上限、扱えるデータの種類は次の通りです。

データサイズ(標本を識別する変数)

  • 行数4~6,000行
  • 列数1列

データ内容(標本を識別する変数)

  • 数値○:処理可
  • 文字列○:処理可
  • 空白欠損値として除く

データサイズ(検定を行う変数)

  • 行数4~6,000行
  • 列数1~250列

データ内容(検定を行う変数)

  • 数値○:処理可
  • 文字列欠損値として除く
  • 空白欠損値として除く

度数分布形式

度数分布形式のレイアウト例

  • 一番左の階級名を示す列は分析には用いません。
  • 各階級における度数を観測値として分析に用います。
  • 先頭行を変数のラベルとして扱います。
  • 2行目以降を各変数の観測値として計算に用います。
  • 列ごとに欠損値を除いて計算を行います。

先頭行のラベルを除いたセル範囲について、行数と列数の上限、扱えるデータの種類は次の通りです。

データサイズ(度数分布形式)

  • 行数2~3,000行
  • 列数1~255列

データ内容(度数分布形式)

  • 数値○:処理可
  • 文字列欠損値として除く
  • 空白欠損値として除く

出力内容

標本1と標本2に複数の変数を指定した場合、すべての変数の組み合わせについて検定を行います。

基本統計量 標本1と標本2の「有効サンプルサイズ」
2標本コルモゴロフ=スミルノフ検定 累積相対度数の「最大差」と「統計量KS」からコルモゴロフ=スミルノフ検定を行なった結果を出力します。
エクセル統計を使えば、Excelのデータをそのまま簡単に統計解析できます。


2標本の比較 その他の手法



ノンパラメトリック検定 その他の手法

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